KR101487561B1 - Source search engine - Google Patents

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Abstract

인터페이스(64)(예를 들어, 개인용 컴퓨터 상의 웹 브라우져)로부터 적어도 하나의 검색 용어(예를 들어, HIV)를 수신하는 것을 포함하는 방법. 상기 방법은 검색 용어의 적어도 일부분을 포함하는 문서(예를 들어, 웹 페이지들)들을 네트워크(66)에서 검색할 수 있다. 상기 방법은 소스(예를 들어, 내셔널 지오그래픽 또는 내셔널 인콰이어러와 같은 뉴스발행처들)를 결정하고, 문서들의 소스에 기초하여 문서들을 정렬할 수 있다. 검색 엔진은 문서들의 소스에 기초하여 검색 결과들을 평가(예를 들어, 정렬)하기 위해 소스를 사용하는 방법을 실행할 수 있다.(E. G., HIV) from an interface 64 (e. G., A web browser on a personal computer). The method may retrieve documents (e.g., web pages) on the network 66 that contain at least a portion of the search term. The method may determine the source (e.g., news publishers such as National Geographic or National Inquirer) and sort the documents based on the source of the documents. The search engine may implement a method of using the source to evaluate (e.g., sort) search results based on the source of the documents.

검색 엔진, 소스(source), 자격 평가(qualifying) Search engine, source, qualifying

Description

소스 검색 엔진{Source search engine}Source search engine {Source search engine}

2006년 5월 19일 미국특허상표청에 가출원된 미국 특허 가출원 제 60/747,735에 대하여 우선권이 주장되며, 상기 가출원 전체를 본 출원에 원용한다.Priority is claimed on U.S. Provisional Patent Application Serial No. 60 / 747,735, filed May 19, 2006, to the United States Patent and Trademark Office, the entire contents of which are incorporated herein by reference.

본 실시 예는 인터페이스(예를 들어, 개인용 컴퓨터 상의 웹 브라우져)로부터 적어도 하나의 검색 용어(예를 들어, HIV)를 수신하는 것을 포함하는 방법에 관한 것이다. This embodiment is directed to a method comprising receiving at least one search term (e.g., HIV) from an interface (e.g., a web browser on a personal computer).

컴퓨터, 정보 네트워크 및 인터넷의 발달로 인해, 많은 수의 문서들이 사용자에게 평가될 수 있게 되었다. 예를 들어, 인터넷 사용자는 전 세계에 걸쳐 존재하는 막대한 수의 자원들로부터 웹 페이지들을 엑세스할 수 있다. 많은 양의 문서들 및/또는 컨텐츠가 시간이 지남에 따라 급속도로 증가되고 있기 때문에, 관심 있는 주제들에 관련된 문서들을 찾는 것이 사용자들에게는 도전이 되고 있다.With the development of computers, information networks and the Internet, a large number of documents have become available to users. For example, Internet users can access Web pages from a huge number of resources that exist throughout the world. Since large amounts of documents and / or content are rapidly increasing over time, it is challenging for users to find documents related to topics of interest.

따라서, 인터넷 및 다른 네트워크들(예를 들어, 인트라넷 네트워크들)의 출현과 함께 검색 엔진들이 개발되어왔다. 검색 엔진들은 검색 용어를 입력하는 것을 사용자들에게 허용했고, 이러한 검색 용어들로부터 문서들에 대한 참조(예를 들어, 인터넷 링크)을 수신할 수 있다. 이러한 참조들은 사용자의 웹 브라우져가 인터넷을 통해 관심 있는 문서(예를 들어, 웹 페이지)를 다운로드할 수 있도록 가리키는 인터넷 링크들의 형태로 될 수 있다.Thus, search engines have been developed with the advent of the Internet and other networks (e.g., intranet networks). Search engines have allowed users to enter search terms and can receive references to documents (e.g., Internet links) from these search terms. These references may be in the form of Internet links that point to a user's web browser to download a document of interest (e.g., a web page) over the Internet.

그러나, 많은 검색 엔진들이 비능률적이어서 검색 엔진의 결과가 쓸모없게 될 수 있다. 예를 들면, 사용자가 검색 용어(예를 들어, "HIV")를 입력할 때, 검색 엔진은 상기 검색 용어의 주제와 관련 있는 많은 페이지들을 산출할 것이다. 그러나, 거기에는 검색 용어와 연관 있는 소화할 수 없는 양의 문서들이 있을 것이므로, 검색 엔진은 사용자에게 가장 흥미 있을 문서로 엑세스하도록 하기 위해 찾아낸 문서들의 연관성의 순위를 매기려고 시도할 것이다. 유감스럽게도, 어떤 검색 엔진들은 항상 가장 확실하고 연관 있는 정보를 사용자에게 제공하지는 않는 프로세스(예를 들어, 알고리즘들)를 사용할 수도 있다. 따라서, 비록 어떤 검색 엔진들이 존재하는 웹페이지들을 찾는데 사용자들에게 도움을 줄지라도, 이들 검색 엔진들은 사용자들이 그들에게 가장 유용할 수 있는 문서들 또는 정보를 발견하는 것을 돕거나 제공하는데에 여전히 효과적이지 않을 수 있다. 예를 들어, 만일 사용자가 검색 엔진으로 검색 용어 "HIV"를 입력하면, 결과들의 양은 굉장할 것이고, 처음 사용자의 눈에 보이는 결과물들의 연관성은 매우 제한될 수 있다.However, many search engines are inefficient and the results of search engines can become useless. For example, when a user enters a search term (e.g., "HIV"), the search engine will yield many pages related to the subject of the search term. However, since there will be an indigestible amount of documents associated with the search term, the search engine will attempt to rank the relevance of the documents it finds to make it accessible to the user with the most interesting document. Unfortunately, some search engines may use processes (e.g., algorithms) that do not always provide the user with the most certain and relevant information. Thus, although some search engines may assist users in locating existing web pages, these search engines are still effective in helping or providing users to find documents or information that may be most useful to them . For example, if a user enters the search term "HIV" into a search engine, the amount of results will be tremendous and the relevance of the results initially visible to the user can be very limited.

따라서, 많은 검색 엔진들의 한 가지 한계는 문서들의 연관성의 순위를 매기는 방법(예를 들어, 문서들이 검색 엔진 결과에 나타나는 순서)에 있다. 검색 엔진의 검색으로부터 생성되는 문서들의 연관성은 임의적으로 나타날 수 있다. 연관성은 해당 페이지로 링크하는 사용자들의 수, 페이지와 연관된 링크들의 수, 또는 또 다른 경험적인 수단들에 근거할 수 있다. 그러나, 신뢰성 있는 연관성 랭킹을 갖는 검색 엔진 결과를 가져다줄 수 있는, 네트워크에서 엑세스 가능한 문서들의 실질적인 연관성 특징들을 많은 검색 엔진들이 사용하고 있지 않다. 예를 들어, 많은 검색 엔진들은 검색 엔진 결과들의 연관성의 순위를 매기는 인자로 문서들의 소스(예를 들어, 저자)를 사용하지 않는다.Thus, one limitation of many search engines is in the way they rank documents (e.g., the order in which documents appear in the search engine results). The relevance of documents generated from a search of a search engine may appear arbitrarily. The association may be based on the number of users linking to the page, the number of links associated with the page, or other empirical means. However, many search engines are not using the substantial relevance features of accessible documents in the network, which can lead to search engine results with reliable association rankings. For example, many search engines do not use the source of documents (e.g., authors) as a factor in ranking the relevance of search engine results.

실시 예들은 인터페이스로부터 적어도 하나의 검색 용어를 수신하는 것을 포함하는 방법들에 관한 것이다. 실시 예에서, 인터페이스는 인터넷 인터페이스가 될 수 있다. 실시 예에서, 인터페이스는 인트라넷 인터페이스가 될 수 있다. 실시 예에서 인터페이스는 검색 용어들의 입력을 허용하는 어떤 다른 종류의 컴퓨터 인터페이스 또는 개인용 인터페이스가 될 수 있다. 실시 예에서, 검색 용어는 단어들 및/또는 파일들의 입력을 포함할 수 있다. 입력 단어들은 검색될 용어들, 소스들의 리스트 또는 다른 연관 있는 정보를 포함할 수 있다. Embodiments relate to methods that include receiving at least one search term from an interface. In an embodiment, the interface may be an Internet interface. In an embodiment, the interface may be an intranet interface. In an embodiment, the interface may be any other type of computer or personal interface that allows input of search terms. In an embodiment, the search term may include input of words and / or files. The input words may include terms to be searched, a list of sources, or other related information.

실시 예들은 입력 검색 용어의 적어도 일부분을 포함하는 문서들을 네트워크에서 검색하는 것을 포함하는 방법에 관한 것이다. 실시 예에서, 네트워크는 인터넷 네트워크가 될 수 있다. 실시 예에서, 네트워크는 인트라넷 네트워크가 될 수 있다. 실시 예에서, 네트워크는 개방형 네트워크 및 폐쇄형 네트워크를 포함하는 어떤 종류의 컴퓨터 네트워크가 될 수 있다. 실시 예에서, 검색 엔진은 소스 검색 엔진 및/또는 다른 종류의 검색 엔진들이 될 수 있다. 실시 예에서, 네트워크는 컴퓨터 시스템 상에서 저장된 정보를 찾는 것을 돕기 위해 설계된 정보 검색 시스템이 될 수 있다.Embodiments relate to a method comprising retrieving in a network documents that include at least a portion of an input search term. In an embodiment, the network may be an Internet network. In an embodiment, the network may be an intranet network. In an embodiment, the network may be any kind of computer network including open networks and closed networks. In an embodiment, the search engine may be a source search engine and / or other types of search engines. In an embodiment, the network may be an information retrieval system designed to help locate information stored on a computer system.

실시 예에서, 문서들은 웹 페이지들을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 문서들은 발표된 기사들을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 문서들은 오디오 클립들을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 문서들은 비디오 클립들을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 문서들은 물리적인 문서들을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 문서들은 전자 문서들을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 문서들은 네트워크상에서 엑세스 가능하거나 식별 가능한 다른 어떤 종류의 컨텐츠도 포함할 수 있다.In an embodiment, the documents may include web pages. In an embodiment, the documents may include published articles. In an embodiment, the documents may include audio clips. In an embodiment, the documents may include video clips. In an embodiment, the documents may comprise physical documents. In an embodiment, the documents may include electronic documents. In an embodiment, the documents may include any other kind of content that is accessible or identifiable on the network.

실시 예들은 문서들의 소스를 결정하는 것을 포함하는 방법에 관한 것이다. 실시 예에서, 소스는 문서를 작성한 사람이 될 수 있다. 실시 예에서, 소스는 문서를 발표한 사람이 될 수 있다. 실시 예에서, 소스는 문서에 인용된 사람이 될 수 있다. 실시 예에서, 소스는 검색 용어와 연관된 사람이 될 수 있다. 실시 예에서, 소스는 문서를 작성한 조직이 될 수 있다. 실시 예에서, 소스는 문서를 발표한 조직이 될 수 있다. 실시 예에서, 소스는 문서에 인용된 조직이 될 수 있다. 실시 예에서, 소스는 검색 용어와 연관된 조직이 될 수 있다. Embodiments relate to a method comprising determining a source of documents. In an embodiment, the source may be the person who created the document. In an embodiment, the source may be the person who published the document. In an embodiment, the source may be the person quoted in the document. In an embodiment, the source may be a person associated with a search term. In an embodiment, the source may be an organization that created the document. In an embodiment, the source may be an organization that published the document. In an embodiment, the source may be an organization cited in the document. In an embodiment, the source may be an organization associated with a search term.

실시 예들은 문서들의 소스에 기초하여 문서들을 정렬하는 것을 포함하는 방법에 관한 것이다. 실시 예에서, 어떤 방법은 문서의 소스에 기초하여 문서들의 연관성을 결정하는 것을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 문서들의 소스에 기초하여 문서들의 연관성을 결정하는 것은 문서들의 소스에 기초하여 문서들을 정렬하는 것에 포함될 수 있다. 실시 예에서, 문서들의 연관성을 결정하는 것은 문서의 소스를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 연관성을 결정하는 것은 문서들의 매치품질(match quality)을 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 문서의 연관성을 결정하는 것은 문서의 소스와 문서의 매치품질을 토대로 할 수 있다.Embodiments relate to a method comprising sorting documents based on a source of documents. In an embodiment, a method may include determining the relevance of documents based on the source of the document. In an embodiment, determining the relevance of the documents based on the source of the documents may be included in aligning the documents based on the source of the documents. In an embodiment, determining the relevance of the documents may be based on the source of the document. In an embodiment, determining the relevance may be based on the match quality of the documents. In an embodiment, determining the relevance of the document may be based on the match quality of the source of the document and the document.

실시 예에서, 문서의 연관성을 결정하는 것은 문서의 소스의 자격을 평가하는 것을 포함할 수 있다. 문서의 소스의 자격을 평가하는 것은 경험적으로(예를 들어, 문서들 및 관련된 문서들의 통계 분석) 실행될 수 있다. 실시 예에서, 문서의 자격평가는 사용자 입력 또는 검색 엔진 파라미터들을 토대로 할 수 있다. 사용자 입력은 사용자에게 가장 흥미 있는 사전 자격 평가된 소스들을 포함할 수 있다. 실시 예에서, 검색 엔진은 연관 있는 문서들을 찾기 위해 사전 자격 평가된 소스들에 동등성을 사용할 수 있다. 실시 예에서, 사용자 인터페이스는 가장 연관 있다고 결정된 것부터 가장 연관 없다고 결정된 것까지 순서대로 문서들의 리스트를 디스플레이할 수 있다. In an embodiment, determining the relevance of the document may include evaluating the qualification of the source of the document. Evaluating the qualification of the source of a document may be performed empirically (e.g., statistical analysis of documents and related documents). In an embodiment, the qualification evaluation of a document may be based on user input or search engine parameters. The user input may include the most interesting pre-qualified sources for the user. In an embodiment, the search engine may use equivalence to pre-qualified sources to find associated documents. In an embodiment, the user interface may display a list of documents in order from the one most determined to be related to the one most determined to be unrelated.

실시 예에서, 인터페이스는 소스의 상대적 자격 평가에 기초하는 방법으로 문서들의 소스의 ID를 출력할 수 있다. 실시 예에서, 좀더 높게 자격이 평가된 소스들은 좀더 낮게 자격이 평가된 소스들 전에 나열될 수 있다. 실시 예에서, 문서들은 소스에 의해 그룹화될 수 있다.In an embodiment, the interface may output the ID of the source of the documents in a manner that is based on the relative qualification evaluation of the source. In an embodiment, the more highly qualified sources may be listed before the less well qualified sources. In an embodiment, documents may be grouped by source.

실시 예에서, 문서들은 선택 가능한 소스들로서 사용자 인터페이스로 출력할 수 있다. 사용자는 소스들을 선택하여 선택된 소스와 연관된 문서들의 출력을 허용할 수 있다.In an embodiment, the documents may be output to the user interface as selectable sources. The user may select the sources and allow output of the documents associated with the selected source.

실시 예에서, 소스의 자격을 평가하는 것은 소스의 평판을 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 소스의 평판은 소스의 문서들을 작성한 사람들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 소스의 평판은 소스로부터 문서들을 발표한 사람들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 평판은 소스로부터 문서에 인용된 사람들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 평판은 소스로부터 문서 내의 검색 용어와 연관된 사람들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 소스의 평판은 소스로부터 문서들을 작성한 조직들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 소스의 평판은 소스로부터 문서들을 발표한 조직들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 소스의 평판은 소스에 의해 문서들내에 인용된 조직들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 소스의 평판은 소스로부터 문서들 내의 하나의 검색 용어와 연관된 조직들의 신뢰도를 토대로 할 수 있다. 이 기술분야에서 통상의 지식을 지닌 자라면 소스의 평판을 다른 방법으로 할당할 수 있음을 이해할 것이다.In an embodiment, evaluating the qualification of the source may be based on the reputation of the source. In an embodiment, the reputation of the source may be based on the confidence of the people who created the documents of the source. In an embodiment, the reputation of the source may be based on the confidence of the people who published the documents from the source. In an embodiment, a reputation can be based on the trustworthiness of the people quoted in the document from the source. In an embodiment, the reputation can be based on the trustworthiness of the people associated with the search term in the document from the source. In an embodiment, the reputation of the source may be based on the confidence of the organizations that created the documents from the source. In an embodiment, the reputation of the source may be based on the confidence of the organizations that published the documents from the source. In an embodiment, the reputation of the source may be based on the confidence of the tissues quoted in the documents by the source. In an embodiment, the reputation of the source may be based on the confidence of the tissues associated with one search term in the documents from the source. Those of ordinary skill in the art will appreciate that the reputation of the source can be assigned in other ways.

실시 예에서, 문서들의 소스의 자격 평가를 하는 것은 소스로부터 검색하는 동안 발견된 문서들의 상대적 양을 토대로 할 수 있다. 실시 예에서, 문서들의 소스의 자격 평가는 적어도 하나의 선호되는 소스 중 하나인 소스를 토대로 할 수 있다. 선호되는 소스의 실시 예들은 관리자들에 의해 검색 엔진으로 알고리즘에 의해 할당되거나 검색 엔진의 특정 사용자에 의해 결정될 수 있다. In an embodiment, qualifying the source of documents may be based on the relative amount of documents found while searching from the source. In an embodiment, qualification assessment of a source of documents may be based on a source that is one of at least one preferred source. Embodiments of the preferred source may be assigned by a manager to an algorithm by a search engine or by a particular user of a search engine.

도 1-9는 실시 예에 따른 입력들 및 출력들의 예를 포함하는 소스 검색 엔진 인터페이스를 나타낸다.1-9 illustrate a source search engine interface that includes examples of inputs and outputs according to an embodiment.

도 9-15는 실시 예에 따른 소스 검색 엔진에 의해 실행될 수 있는 프로세스의 블록 다이어그램 플로우차트를 나타낸다.Figures 9-15 illustrate a block diagram flow chart of a process that may be executed by a source search engine in accordance with an embodiment.

도 16-19는 실시 예에 따른 사용자 인터페이스와 네트워크들 간의 인터랙션 블록 다이어그램을 나타낸다.16-19 illustrate an interaction block diagram between a user interface and networks according to an embodiment.

도 1-9는 실시 예들에 따른 소스 검색 엔진의 인터페이스 예를 나타낸다. 검색 엔진(18)은 컴퓨터 하드웨어(예를 들어, 서버, 개인용 컴퓨터 또는 다른 전자 장치)내에 포함될 수 있다. 사용자 터미널(예를 들어, 웹 브라우져를 갖는 개인용 컴퓨터, 그래픽 사용자 인터페이스(GUI), 키패드 입력을 갖는 휴대폰 또는 다른 컴퓨팅 인터페이스 메커니즘)은 네트워크(16)(예를 들어, 인터넷, 인트라넷 네트워크 또는 다른 컴퓨터 네트워크)를 통해 검색 엔진으로 연결되거나 검색 엔진(18)으로 직접 연결될 수 있다. 검색 용어 입력(10)은 사용자 터미널(14)로 입력될 수 있다. 이와 마찬가지로, 검색 출력(20)은 사용자 터미널(14)로부터 출력될 수 있다.1-9 illustrate an example interface of a source search engine according to embodiments. The search engine 18 may be included within computer hardware (e.g., a server, personal computer, or other electronic device). (E.g., a personal computer with a web browser, a graphical user interface (GUI), a mobile phone with keypad input or other computing interface mechanism) ) Or directly to the search engine 18 via the Internet. The search term input 10 may be input to the user terminal 14. Likewise, the search output 20 may be output from the user terminal 14.

도 1은 검색 용어 입력에 응하여 문서들의 리스트를 출력하는 소스 검색 엔진을 나타낸다. 윈도우(12)는 검색 용어(예를 들어, "HIV")가 입력된 사용자 터미널(14)에서 사용자 인터페이스의 스크린 샷 예이다. 검색 용어가 네트워크(16)를 통하여 사용자 터미널(14)로부터 검색 엔진(18)으로 전송된 후, 검색 결과들(예를 들어, 문서 결과의 형태로)은 검색 출력(20)을 통하여 사용자 터미널(14)로부터 출 력될 것이다. 윈도우(22)는 검색 용어 "HIV"에 대응하여 소스 검색 엔진을 통해 출력하는 연관된 문서들의 스크린 샷 예를 나타낸다. 윈도우(22)에 나타낸 것처럼, "History of HIV"라는 제목이 붙여진 문서는 문서들의 리스트 내에 첫 번째에 나타나고, "HIV Drug Analysis"라는 제목이 붙여진 문서가 뒤따르고, 그 다음에 "HIV Came from Aliens!"라는 제목이 붙여진 문서가 뒤따른다. 이러한 예시적인 검색 결과는 실시 예에 따라 문서들의 소스에 기초하는 연관성에 따라 순위가 매겨진다.Figure 1 shows a source search engine that outputs a list of documents in response to search term entry. The window 12 is an example of a screen shot of the user interface at the user terminal 14 into which the search term (e.g., "HIV") is entered. After the search term is transmitted from the user terminal 14 to the search engine 18 via the network 16, the search results (e.g. in the form of document results) 14). Window 22 represents an example of a screen shot of associated documents output through the source search engine in response to the search term "HIV ". As shown in window 22, a document entitled "History of HIV" appears first in the list of documents, followed by a document entitled " HIV Drug Analysis ", followed by "HIV Came from Aliens Followed by a document titled "! These exemplary search results are ranked according to the association based on the source of the documents according to the embodiment.

도 2는 도 1에 나타낸 실시 예와 유사하다. 그러나, 검색 출력(20)은 문서의 제목과 함께 문서의 소스 표시를 포함하는 윈도우(24)를 가질 수 있다. 예를 들어, "History of HIV"라는 제목이 붙여진 문서는 정기 간행의 내셔널 지오그래픽으로부터 온 것으로 표시되어 있다. 이와 마찬가지로, "HIV Drug Analysis"라는 제목이 붙여진 문서는 정부 소스인 국립보건원(National Institute of Health:NIH)로부터 온 것으로 표시되어 있다. 또한, "HIV Came from Aliens!"라는 제목이 붙여진 기사는 정기 간행의 내셔널 인콰이어러로부터 유래된 것임이 표시되어 있다. 문서들의 소스 표시는 연관성의 순위를 매기는데 사용될 수 있으며, 사용자가 그들의 관심에 가장 관련 있는 문서를 선택하도록 도울 수 있다. Fig. 2 is similar to the embodiment shown in Fig. However, the search output 20 may have a window 24 containing a source representation of the document with the title of the document. For example, a document titled "History of HIV" is marked as coming from National Geographic of periodical publication. Likewise, a document entitled "HIV Drug Analysis" is marked as coming from the National Institute of Health (NIH), the government source. Also, it is indicated that the article entitled "HIV Came from Aliens!" Comes from the National Enquirer of Periodical Publishing. The source representation of the documents can be used to rank associativity and can help the user to select the document most relevant to their interest.

도 1 및 도 2에서 도시한 실시 예에서, 기사들의 제목은 네트워크 상에서 엑세스 될 이 문서들에 대한 링크를 포함할 수 있다.In the embodiment shown in Figures 1 and 2, the title of the articles may include a link to these documents to be accessed on the network.

도 3은 도 1 및 도 2에 도시한 실시 예와 유사한 실시 예를 나타내지만, 검색 용어 입력(10) 및 검색 출력(20)은 사용자가 검색 용어 입력(10)에 소스들을 지정하도록 할 수 있다. 윈도우(26)에 나타낸 것처럼, 소스 검색 엔진은 사용자가 관 심 있는 검색 용어 및 소스들의 입력을 허용한다. 윈도우(26)에 나타낸 예에서, 검색 용어는 "HIV"이고 소스들은 "National Geographic"과 "NIH"와 같이 표시된다. 예시적인 윈도우(28)에 표시한 것처럼, 리스트된 문서들은 "National Geographic"과 "NIH"로부터의 것들뿐이다. 실시 예에서, 윈도우(26)에 입력된 소스들은 사용자로 하여금 어떤 정보 소스가 가장 관련 있는 검색 결과를 출력하도록 사용될 수 있는지 자격을 줄 수 있도록 한다는 점에서 미리 적격화된(pre-qualified) 소스라고 생각할 수도 있을 것이다. 실시 예에서, 검색 엔진은 입력 소스와 동등하다고 생각되는 다른 소스를 대치하여 관련 있는 검색 결과를 출력하도록 할 수도 있다. Although FIG. 3 shows an embodiment similar to the embodiment shown in FIGS. 1 and 2, search term input 10 and search output 20 may allow a user to specify sources in the search term input 10 . As shown in window 26, the source search engine allows the user to input search terms and sources of interest. In the example shown in window 26, the search term is "HIV" and the sources are labeled "National Geographic" and "NIH ". As shown in the exemplary window 28, the listed documents are only those from "National Geographic" and "NIH ". In an embodiment, the sources entered in window 26 are pre-qualified sources in that they allow the user to qualify which information sources can be used to output the most relevant search results You might think. In an embodiment, the search engine may replace other sources that are considered equivalent to the input source to output relevant search results.

도 4는 도 1-3의 실시 예와 유사하지만, 검색 출력(20)이 문서 결과들 대신 소스 결과들을 출력한다. 윈도우(30)에 나타낸 것처럼, 검색 용어 "HIV"의 입력으로 소스 결과들이 출력된다. 이 예에서, 검색 용어 "HIV"로부터 소스 결과들은 "National Geographic", "National Institute of Health" 및 "National Enquirer"와 같이 표시된다. 실시 예에서, 사용자는 해당 소스로부터의 문서들의 리스트를 보기 위해 소스들 중 하나를 선택할 수 있다. 소스들은 소스들의 확립된 신뢰도, 소스들에 의해 엑세스 가능한 문서들의 수, 소스들의 다른 중요한 사전 결정된 특성들, 다른 경험적인 데이터 및/또는 인자들의 결합에 기초하여 순위가 매겨질 수 있다. 실시 예에서, 사용자는 소스를 선택할 수 있으므로, 사용자는 그들의 요구들과 가장 연관 있는 문서들을 엑세스 할 수 있을 것이다. Figure 4 is similar to the embodiment of Figures 1-3, but the search output 20 outputs source results instead of document results. As shown in window 30, the source results are output with the input of the search term "HIV ". In this example, the source results from the search term "HIV " are denoted as" National Geographic ", "National Institute of Health ", and" National Enquirer ". In an embodiment, the user may select one of the sources to view a list of documents from that source. The sources may be ranked based on a combination of the established reliability of the sources, the number of documents accessible by the sources, other important predetermined characteristics of the sources, other empirical data and / or factors. In an embodiment, the user may select a source so that the user will be able to access documents that are most relevant to their needs.

도 5는 도 4에 나타낸 실시 예와 유사한 실시 예들을 나타낸다. 윈도우(32)에 나타낸 것처럼, 소스 결과들의 출력은 소스와 연관된 문서들에 관한 다른 정보 를 줄 것이다. 예를 들어, 소스 결과들 내에 소스와 연관될 문서들의 수가 표시될 것이다. 예를 들어, 윈도우(32)에는 검색 용어 "HIV"로부터 정기 간행의 "National Geographic"과 연관된 두 개의 문서들이 결과로 나옴이 표시된다. 마찬가지로, 소스 "National Institute of Health"로부터 하나의 문서가, 소스 "National Enquirer"로부터 하나의 문서가 있음이 표시된다. 마찬가지로, 도 6에서, 윈도우(34)에 나타낸 소스 결과들은 소스의 자격 수준을 표시할 것이다. 예를 들어, 윈도우(34)에서 소스 결과들은 National Geographic과 National Institute of Health는 "높은 자격"을 갖는 것으로 보여주는 반면, National Enquirer는 "낮은 자격"을 갖는 것으로 표시된다. 어떤 것을 자격이 높거나 낮다고 평가하거나 또는 계량화하여 평가하는 것은 사용자들로부터의 피드백, 검색 엔진 알고리즘에서 사용되는 중요한 결정 및/또는 경험적인 데이터에 기초하여 결정될 수 있다. 경험적인 데이터의 예는 그 소스로부터의 기사들에 대한 엑세스의 총 수, 엑세스의 패턴, 문서들을 보는데 사용된 시간 및/또는 다른 요인들이 될 수 있다. FIG. 5 shows embodiments similar to the embodiment shown in FIG. As shown in window 32, the output of the source results will give other information about the documents associated with the source. For example, the number of documents to be associated with the source in the source results will be displayed. For example, window 32 displays two documents associated with the periodical "National Geographic " from the search term" HIV ". Likewise, one document from the source "National Institute of Health" is displayed indicating that there is one document from the source "National Enquirer". Likewise, in FIG. 6, the source results shown in window 34 will indicate the qualification level of the source. For example, in Window 34, the source results show that National Geographic and the National Institute of Health are "highly qualified" while the National Enquirer is marked "low qualified". Evaluating or quantifying and evaluating something high or low may be determined based on feedback from users, important decisions used in search engine algorithms, and / or empirical data. Examples of empirical data may be the total number of accesses to the articles from the source, the pattern of access, the time used to view the documents, and / or other factors.

도 7은 도 1-6에 나타낸 실시 예들과 유사한 실시 예들을 나타낸다. 여기서, 검색 출력은 소스 및 소스와 연관된 문서들 둘 다의 표시를 포함한다. 윈도우(36)에 나타낸 것처럼, 소스는 소스와 연관된 문서들의 리스트를 디스플레이하기 위해 선택될 수 있다. 이 예에서, 소스 "National Geographic"은 선택되어 "History of HIV" 및 "Impact of HIV in Africa"라는 제목의 기사들을 디스플레이한다. 비록 "National Institute of Health" 및 "National Enquirer"인 소스가 선택되지 않더라도, 그들은 여전히 검색 결과로서 볼 수 있을 것이다. 도 7에서 나타낸 실시 예 들과 유사한, 도 8에 나타낸 실시 예들은 모든 문서들 또는 선택된 문서들 또는 소스 결과들과 연관된 가장 높게 자격 평가된 문서들을 보일 수 있다.Figure 7 shows embodiments similar to the embodiments shown in Figures 1-6. Here, the search output includes an indication of both the source and the documents associated with the source. As shown in window 36, the source may be selected to display a list of documents associated with the source. In this example, the source "National Geographic" is selected to display articles titled "History of HIV" and "Impact of HIV in Africa". Although the sources "National Institute of Health" and "National Enquirer" are not selected, they will still be available as search results. Similar to the embodiments shown in FIG. 7, the embodiments shown in FIG. 8 may show all the documents or the most highly qualified documents associated with selected documents or source results.

소스들은 검색 용어와 연관된 문서들을 작성한 사람들, 문서들에 인용된 사람들, 문서들을 작성한 단체(예를 들어, 회사, 협회, 정부단체 또는 어떤 다른 조직), 문서들에 인용된 단체 및/또는 다른 어떠한 사람(및/또는 단체)를 포함할 수 있다. 실시 예에서, 소스들은 중요성(예를 들어, 문서들과 연계된 빈도수, 문서를 발표하는 미디어 출처의 신뢰도, 문서와 연관된 조직의 신뢰도 등)의 순서대로 알고리즘에 의해 순위가 매겨질 수 있다. The sources may include people who have written documents associated with the search term, people quoted in the documents, organizations (e.g., corporations, associations, governmental organizations, or any other organization) that wrote the documents, organizations cited in documents and / A person (and / or a group). In an embodiment, the sources may be ranked by algorithm in order of importance (e.g., frequency associated with documents, reliability of media source that publishes the document, trustworthiness of the organization associated with the document, etc.).

도 9-15는 실시 예에 따라 검색 엔진에서 구현될 수 있는 알고리즘들을 나타낸다. 본 기술 분야에서 통상적인 지식을 가진 자에게는 상기 알고리즘의 수정이 본 실시 예의 사상으로부터 벗어남 없이 행해질 것임이 명백할 것이다. 도 9에 나타낸 것처럼, 검색 엔진은 인터페이스로부터 검색 용어들을 수신할 수 있다(블록 40). 검색 엔진은 문서들을 네트워크에서 검색할 수 있다(블록 42). 검색 엔진은 문서들의 소스를 결정할 수 있다(블록 44). 검색 엔진은 소스에 기초하여 문서들을 정렬할 수 있다(블록 46). 검색 엔진은 인터페이스로 검색 결과들을 출력할 수 있다(블록 48). Figures 9-15 illustrate algorithms that may be implemented in a search engine according to an embodiment. It will be apparent to those skilled in the art that modifications of the above algorithm will be made without departing from the spirit of the present embodiments. As shown in FIG. 9, the search engine may receive search terms from the interface (block 40). The search engine may retrieve documents from the network (block 42). The search engine may determine the source of the documents (block 44). The search engine may sort the documents based on the source (block 46). The search engine may output search results to the interface (block 48).

도 10에 나타낸 실시 예에서, 소스에 기초하여 문서들을 정렬하는 것은 소스에 기초하여 문서들의 연관성을 결정하는 것을 포함할 수 있다(블록 50). 도 11에 나타낸 것처럼 소스에 기초하여 문서들을 정렬하는 것은 소스 및 검색 용어에 기초하여 문서들의 연관성을 결정하는 것을 포함할 수 있다(블록 52). 도 12에 나타낸 것처럼, 소스에 기초하여 문서들을 정렬하는 것은 실시 예에 따라 소스들의 자격 평가를 하는 것(블록 54) 및/또는 소스에 기초하여 문서들의 연관성을 결정하는 것(블록 56)이 포함될 수 있다.In the embodiment shown in FIG. 10, sorting the documents based on the source may include determining the relevance of the documents based on the source (block 50). Aligning the documents based on the source as shown in FIG. 11 may include determining the relevance of the documents based on the source and search terms (block 52). As shown in FIG. 12, sorting the documents based on the source may include (step 54) determining the qualification of the sources according to the embodiment and / or determining the relevance of the documents based on the source (block 56) .

도 13-15에 나타낸 실시 예에서, 인터페이스로 검색 결과들을 출력하는 것은 다른 방법들로 수행될 수도 있다. 도 13에 나타낸 것처럼, 검색 결과들은 도 1과 유사하게 인터페이스로 문서들의 ID(identification)가 출력되는 것에 의해 인터페이스로 출력된다(블록 58). 도 14에 나타낸 것처럼, 인터페이스로 검색 결과를 출력하는 것은 도 3-6과 유사하게 인터페이스로 소스들의 ID를 출력하는 것을 포함할 수 있다(블록 60). 도 15에 나타낸 것처럼, 인터페이스로 검색 결과들을 출력하는 것은 도 7-8과 유사하게 인터페이스로 소스 및 문서들의 ID를 출력하는 것을 포함할 수 있다(블록 62).In the embodiment shown in Figs. 13-15, outputting search results to the interface may be performed in other ways. As shown in FIG. 13, the search results are output to the interface by outputting the identification of the documents to the interface similar to FIG. 1 (block 58). As shown in FIG. 14, outputting the search result to the interface may include outputting the IDs of the sources to the interface similarly to FIGS. 3-6 (block 60). As shown in FIG. 15, outputting the search results to the interface may include outputting the ID of the source and documents to the interface, similar to FIGS. 7-8 (block 62).

도 16-18은 실시 예에 따른 사용자 인터페이스(64)와 네트워크(66) 간의 인터랙션을 나타낸다. 도 16에 나타낸 것처럼, 검색 용어가 사용자 인터페이스(64)로 입력되고 나서 네트워크(66)를 통하여 통신될 수 있다. 네트워크는 검색 엔진과 인터랙트하여 사용자에게 디스플레이되는 사용자 인터페이스(64)로 문서 리스트를 출력할 수 있다. 도 17에 나타낸 것처럼, 실시 예에 따라 검색 용어는 사용자 인터페이스(64)로 입력될 수 있다. 사용자 인터페이스는 네트워크(66)를 통하여 검색 엔진으로 그 검색 용어를 전달할 수 있고, 그럼으로써 사용자 인터페이스(64)로 소스 리스트를 출력하여 사용자에게 디스플레이 되도록 한다. 도 18에 나타낸 것처럼, 검색 용어는 사용자 인터페이스(64)로 입력될 수 있다. 검색 용어는 사용자 인터페이스(64)로부터 네트워크(66)로 전달될 수 있다. 네트워크(66)는 사용자에게 디스플레이 되도록 사용자 인터페이스(64)로 소스 및 문서 리스트들을 출력하는 검색 엔진을 포함할 수 있다. 16-18 illustrate the interaction between the user interface 64 and the network 66 according to an embodiment. As shown in FIG. 16, search terms may be entered into the user interface 64 and then communicated over the network 66. The network may interact with the search engine to output the document list to the user interface 64 that is displayed to the user. As shown in Fig. 17, the search term may be input to the user interface 64 according to the embodiment. The user interface can pass the search term to the search engine via the network 66, thereby outputting the source list to the user interface 64 and displaying it to the user. As shown in Fig. 18, the search term may be input to the user interface 64. Fig. The search term may be passed from the user interface 64 to the network 66. The network 66 may include a search engine that outputs source and document listings to the user interface 64 for display to the user.

도 19는 실시 예에 따른 사용자 인터페이스(68)와 사용자의 인터랙션을 나타낸다. 도시한 것처럼, 사용자는 사용자 인터페이스(68)로 검색 용어를 입력할 수 있다. 사용자 인터페이스는 실시 예에 따라 소스 리스트를 출력할 수 있다. 사용자는 사용자 인터페이스(68)로 소스 리스트로부터 소스를 입력(예를 들어, 선택)함으로써 문서 리스트를 디스플레이하도록 할 수 있다. 실시 예에서, 사용자가 소스 리스트로부터 소스를 선택하는 것이 불필요할 수도 있다. 실시 예에서, 소스 리스트는 문서 리스트를 포함한다. 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 검색 엔진으로부터 가장 연관 있는 문서들을 수신하기 위하여 사용자에 의해 선택된 소스들과 검색 용어들과 소스 리스트들과 문서 리스트들의 다양한 조합을 이해할 것이다.19 shows the user interaction with the user interface 68 according to the embodiment. As shown, the user may enter a search term in the user interface 68. The user interface may output the source list according to an embodiment. The user may have the user interface 68 display a list of documents by inputting (e.g., selecting) a source from the source list. In an embodiment, it may be unnecessary for a user to select a source from a source list. In an embodiment, the source list includes a list of documents. Those of ordinary skill in the art will appreciate the various combinations of search terms, source lists, and document lists selected by the user to receive the most relevant documents from the search engine.

앞서 말한 실시 예들(예를 들어, 소스 검색 엔진) 및 이점들은 단지 예에 불과하고, 부가되는 청구항들을 제한하는 것으로 해석되지 않는다. 상기 교시들은 다른 장치들 및 방법들에 적용될 수 있으며, 이는 본 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자들이 이해할 것이다. 다양한 대체, 변경 및 변화는 본 기술 분야의 지식을 가진 자들에게는 명백할 것이다. The foregoing embodiments (e.g., source search engine) and advantages are merely examples, and are not to be construed as limiting the appended claims. The teachings may be applied to other apparatuses and methods, as will be understood by those of ordinary skill in the art. Various alternatives, modifications and variations will be apparent to those skilled in the art.

본 실시 예는 인터페이스(64)(예를 들어, 개인용 컴퓨터 상의 웹 브라우져)로부터 적어도 하나의 검색 용어(예를 들어, HIV)를 수신하는 것을 포함하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 검색 용어의 적어도 일부분을 포함하는 문서(예를 들어, 웹 페이지들)들을 네트워크(66)에서 검색할 수 있다. 상기 방법은 소스(예를 들어, 내셔널 지오그래픽 또는 내셔널 인콰이어러와 같은 뉴스발행처들)를 결정하고, 문서들의 소스에 기초하여 문서들을 정렬할 수 있다. 따라서, 실시 예들에 따르면, 검색 엔진은 문서들의 소스에 기초하여 검색 결과들을 평가(예를 들어, 정렬)하기 위해 소스를 사용하는 방법을 실행할 수 있다. 예를 들어, (다수에 의해 종종 신뢰성 있는 뉴스원으로 간주되는) 내셔널 지오그래픽으로부터 발표된 "HIV" 주제와 관련된 기사들이 (신뢰성 없는 뉴스원으로 종종 간주되는) 내셔널 인콰이어러에 의해 발표된 기사들보다 더 많은 연관성을 줄 것이다.The present embodiment is directed to a method comprising receiving at least one search term (e.g., HIV) from an interface 64 (e.g., a web browser on a personal computer). The method may retrieve documents (e.g., web pages) on the network 66 that contain at least a portion of the search term. The method may determine the source (e.g., news publishers such as National Geographic or National Inquirer) and sort the documents based on the source of the documents. Thus, according to embodiments, a search engine may implement a method of using a source to evaluate (e.g., sort) search results based on a source of documents. For example, articles related to the "HIV" topic published by National Geographic (often considered a reliable news source by a number of people) are more likely than articles published by National Inquirers (often considered unreliable news sources) It will give a lot of relevance.

소스에 기초하여 문서들을 정렬함으로써, 보다 연관 있는 검색 결과들이 사용자에게 제공될 수 있다. 실시 예들에서, 연관성 정렬을 위해 소스를 사용하는 검색 엔진과 함께 그래픽 사용자 인터페이스는 최종 사용자에게 유용한 좀 더 연관성 있는 검색 결과를 가져올 수 있을 것이다. 실시 예들에서, 검색 엔진으로부터의 검색 결과들은 사용자에게 소스들을 나열함에 의해 강화될 수 있다. 실시 예에 따르면 소스는 검색 결과들과 함께 표시될 수 있다. 사용자는 실시 예에 따라 소스를 선택함으로써, 소스에 기초하여 가장 연관성 있는 문서들로 사용자를 안내하도록 할 수 있다. 따라서, 실시 예들에 따라 소스 검색 엔진을 사용함으로써 사용자는 인터넷 상에서 늘어나고 있는 굉장히 많은 문서들을 보다 효과적이고 효율적으로 엑세스할 수 있다.By aligning the documents based on the source, more relevant search results can be provided to the user. In embodiments, a graphical user interface with a search engine that uses a source for associativity sorting may result in a more relevant search result useful to the end user. In embodiments, the search results from the search engine may be enhanced by listing the sources to the user. According to an embodiment, the source may be displayed with search results. The user can select a source according to an embodiment, thereby guiding the user to the most relevant documents based on the source. Thus, by using the source search engine in accordance with the embodiments, the user can more effectively and efficiently access an increasing number of documents that are growing on the Internet.

Claims (20)

인터넷 인터페이스 또는 인트라넷 인터페이스 중의 적어도 하나로부터 적어도 하나의 검색 용어를 수신하는 단계;Receiving at least one search term from at least one of an Internet interface or an intranet interface; 상기 적어도 하나의 검색 용어 중 적어도 일부분을 포함하는 문서들을 인터넷 또는 인트라넷 중의 적어도 하나에서 검색하는 단계;Retrieving documents comprising at least a portion of the at least one search term from at least one of the Internet or an intranet; 상기 검색의 결과 문서들의 소스를 결정하는 단계; Determining a source of the result documents of the search; 적어도 상기 결과 문서들의 소스에 기초하여 상기 결과 문서들의 연관성을 결정하는 단계로서, 적어도Determining a relevance of the result documents based at least on the source of the result documents, 소스의 평판, 및 Reputation of the source, and 사용자에 의해 입력된 적어도 하나의 미리 적격화된(pre-qualified) 소스에 대한 동등성Equivalence to at least one pre-qualified source input by the user 에 기초하여 상기 결과 문서들의 소스의 자격 평가를 하는 것을 구비하는 단계; 및And performing a qualification evaluation of the source of the result documents based on the qualifications of the result documents; And 적어도 상기 문서들의 소스의 자격 평가에 기초하여 상기 문서들을 정렬하는 단계Sorting the documents based on at least a qualification evaluation of the source of the documents 를 포함하는 컴퓨터로 구현되는 방법.≪ / RTI > 삭제delete 제 1항에 있어서,The method according to claim 1, 인터넷 또는 인트라넷 중의 적어도 하나에서 검색하는 상기 단계는 검색 엔진에 의해 수행되는 것인 방법.Wherein the step of retrieving at least one of the Internet or an intranet is performed by a search engine. 제 1항에 있어서, 문서들은The method of claim 1, 웹페이지;Web pages; 발표된 기사들;Published articles; 오디오 클립들;Audio clips; 비디오 클립들;Video clips; 물리적인 문서들; 및Physical documents; And 전자 문서들Electronic documents 중 적어도 하나를 포함하는 방법.≪ / RTI > 제 1항에 있어서, 소스는The method of claim 1, wherein the source 문서들을 작성한 사람들;People who wrote documents; 문서들을 발표한 사람들;Those who published the documents; 문서들에 인용된 사람들;People cited in documents; 상기 적어도 하나의 검색 용어와 연관된 사람들;People associated with the at least one search term; 문서들을 작성한 조직들(organizations);Organizations writing documents; 문서들을 발표한 조직들;Organizations that published documents; 문서들에 인용된 조직들; 및Organizations cited in documents; And 상기 적어도 하나의 검색 용어와 연관된 조직들Organizations associated with the at least one search term 중 적어도 하나인 방법.≪ / RTI > 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1항에 있어서, 상기 문서들의 연관성에 기초하는 방법으로 상기 문서들의 ID를 인터페이스로 출력하는 것을 구비하는 방법.2. The method of claim 1, comprising outputting an ID of the documents to an interface in a manner that is based on the association of the documents. 제 9항에 있어서, 상기 문서들의 연관성에 기초하는 상기 방법은 연관성의 순위에 따라 상기 문서들을 나열하는 것을 구비하는 방법.10. The method of claim 9, wherein the method based on associations of documents comprises listing the documents in accordance with an order of relevance. 제 1항에 있어서, 소스의 자격 평가에 기초하는 방식으로 상기 문서들의 소스의 ID를 인터페이스로 출력하는 것을 구비하는 방법.The method of claim 1, comprising outputting an ID of a source of the documents to an interface in a manner that is based on qualification of the source. 제 11항에 있어서, 소스의 자격 평가에 기초하는 상기 방식은 가장 자격이 되는 것부터 가장 자격이 안 되는 것까지의 순서에 따라 소스들을 나열하는 것을 구비하는 방법.12. The method of claim 11, wherein the method based on qualification assessment of a source comprises listing sources in order from most qualified to least qualified. 제 11항에 있어서, 소스의 자격 평가에 기초하는 방식으로 상기 문서들의 소스에 의해 그룹화된 문서들의 ID를 인터페이스로 출력하는 것을 구비하는 방법.12. The method of claim 11, comprising outputting to the interface an ID of documents grouped by the source of the documents in a manner that is based on qualification of the source. 제 11항에 있어서, 상기 출력은12. The method of claim 11, 상기 문서들의 적어도 하나의 소스를 출력하는 것;Outputting at least one source of the documents; 상기 적어도 하나의 소스 중 적어도 하나에 대한 선택을 수신하는 것; 및Receiving a selection for at least one of the at least one source; And 상기 적어도 하나의 선택된 소스와 연관된 상기 문서들 중 적어도 하나를 출력하는 것Outputting at least one of the documents associated with the at least one selected source 을 구비하는 방법. / RTI > 제 14항에 있어서, 상기 문서들 중 적어도 하나의 소스를 출력하는 것은 상기 적어도 하나의 소스의 자격 수준을 출력하는 것을 구비하는 방법.15. The method of claim 14, wherein outputting a source of at least one of the documents comprises outputting a qualification level of the at least one source. 삭제delete 제 1항에 있어서, 소스의 평판은2. A method according to claim 1, 문서들을 작성한 사람들의 신뢰도;The confidence of the people who wrote the documents; 문서들을 발표한 사람들의 신뢰도;The reliability of the people who published the documents; 문서들에 인용된 사람들의 신뢰도;The credibility of the people quoted in the documents; 상기 적어도 하나의 검색 용어와 연관된 사람들의 신뢰도;The confidence of the people associated with the at least one search term; 문서들을 작성한 조직들의 신뢰도;The reliability of the organizations that wrote the documents; 문서들을 발표한 조직들의 신뢰도;Reliability of organizations that published documents; 문서들에 인용된 조직들의 신뢰도; 및The credibility of the organizations cited in the documents; And 상기 적어도 하나의 검색 용어와 연관된 조직들의 신뢰도The reliability of the organizations associated with the at least one search term 중 적어도 하나를 토대로 하는 방법.≪ / RTI > 제 1항에 있어서, 상기 문서들의 소스의 자격 평가는 상기 소스로부터 상기 검색 동안 발견한 문서들의 상대적 양(quantity)을 토대로 하는 것인 방법.2. The method of claim 1, wherein the qualification assessment of the source of the documents is based on a relative quantity of documents found during the search from the source. 삭제delete 삭제delete
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Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140101551A1 (en) * 2012-10-05 2014-04-10 Google Inc. Stitching videos into an aggregate video

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6314420B1 (en) 1996-04-04 2001-11-06 Lycos, Inc. Collaborative/adaptive search engine
JP2004029943A (en) 2002-06-21 2004-01-29 Recruit Co Ltd Retrieval support method
JP2004206571A (en) * 2002-12-26 2004-07-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Method, device, and program for presenting document information, and recording medium
US6910003B1 (en) 1999-09-17 2005-06-21 Discern Communications, Inc. System, method and article of manufacture for concept based information searching

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5802511A (en) * 1996-01-02 1998-09-01 Timeline, Inc. Data retrieval method and apparatus with multiple source capability
US6023694A (en) * 1996-01-02 2000-02-08 Timeline, Inc. Data retrieval method and apparatus with multiple source capability
US5926811A (en) * 1996-03-15 1999-07-20 Lexis-Nexis Statistical thesaurus, method of forming same, and use thereof in query expansion in automated text searching
US6148289A (en) * 1996-05-10 2000-11-14 Localeyes Corporation System and method for geographically organizing and classifying businesses on the world-wide web
US5924090A (en) * 1997-05-01 1999-07-13 Northern Light Technology Llc Method and apparatus for searching a database of records
US6067539A (en) * 1998-03-02 2000-05-23 Vigil, Inc. Intelligent information retrieval system
US6334131B2 (en) * 1998-08-29 2001-12-25 International Business Machines Corporation Method for cataloging, filtering, and relevance ranking frame-based hierarchical information structures
US6356899B1 (en) * 1998-08-29 2002-03-12 International Business Machines Corporation Method for interactively creating an information database including preferred information elements, such as preferred-authority, world wide web pages
US6385602B1 (en) * 1998-11-03 2002-05-07 E-Centives, Inc. Presentation of search results using dynamic categorization
US6584464B1 (en) * 1999-03-19 2003-06-24 Ask Jeeves, Inc. Grammar template query system
US6886129B1 (en) * 1999-11-24 2005-04-26 International Business Machines Corporation Method and system for trawling the World-wide Web to identify implicitly-defined communities of web pages
US6546388B1 (en) * 2000-01-14 2003-04-08 International Business Machines Corporation Metadata search results ranking system
US6594654B1 (en) * 2000-03-03 2003-07-15 Aly A. Salam Systems and methods for continuously accumulating research information via a computer network
US6560600B1 (en) * 2000-10-25 2003-05-06 Alta Vista Company Method and apparatus for ranking Web page search results
US20020133365A1 (en) * 2001-03-19 2002-09-19 William Grey System and method for aggregating reputational information
US6904428B2 (en) * 2001-04-18 2005-06-07 Illinois Institute Of Technology Intranet mediator
US7567953B2 (en) * 2002-03-01 2009-07-28 Business Objects Americas System and method for retrieving and organizing information from disparate computer network information sources
US6829599B2 (en) * 2002-10-02 2004-12-07 Xerox Corporation System and method for improving answer relevance in meta-search engines
US6944612B2 (en) * 2002-11-13 2005-09-13 Xerox Corporation Structured contextual clustering method and system in a federated search engine
US7617203B2 (en) * 2003-08-01 2009-11-10 Yahoo! Inc Listings optimization using a plurality of data sources
CN100495392C (en) * 2003-12-29 2009-06-03 西安迪戈科技有限责任公司 Intelligent search method
US8676837B2 (en) * 2003-12-31 2014-03-18 Google Inc. Systems and methods for personalizing aggregated news content
US8805814B2 (en) * 2004-10-27 2014-08-12 Elsevier B.V. Methods and systems for searching databases and displaying search results
CA2500573A1 (en) * 2005-03-14 2006-09-14 Oculus Info Inc. Advances in nspace - system and method for information analysis
US8280882B2 (en) * 2005-04-21 2012-10-02 Case Western Reserve University Automatic expert identification, ranking and literature search based on authorship in large document collections
US7933897B2 (en) * 2005-10-12 2011-04-26 Google Inc. Entity display priority in a distributed geographic information system
US7603350B1 (en) * 2006-05-09 2009-10-13 Google Inc. Search result ranking based on trust

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6314420B1 (en) 1996-04-04 2001-11-06 Lycos, Inc. Collaborative/adaptive search engine
US6910003B1 (en) 1999-09-17 2005-06-21 Discern Communications, Inc. System, method and article of manufacture for concept based information searching
JP2004029943A (en) 2002-06-21 2004-01-29 Recruit Co Ltd Retrieval support method
JP2004206571A (en) * 2002-12-26 2004-07-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> Method, device, and program for presenting document information, and recording medium

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